作者ufoet168 (@@)
看板Statistics
标题[问题] 最佳拒绝域
时间Mon Nov 7 16:37:26 2016
如果是跟统计软体有关请重发文章,使用程式做为分类。
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为避免版面混乱,请勿手动置底问题,擅用E做档案编辑
最近在念假设检定,推算题目最佳拒绝域的部分,有几个问题不太懂,所以在此请教。
题目一:台大财金
X_i(iid)→N(0,σ^2),σ^2未知
H_0:σ=σ_0 vs H_1:σ<σ_0
请推导UMPT。
λ=(L(σ=σ_0))/(L(σ=σ_1))<=k
原始题目:
http://imgur.com/lVkGVOg
http://imgur.com/hJZldE8
因为对立假设是左尾,最佳拒绝域范围在左尾,推导过程也是随机变数小於等於k’即可
结束吗?如果是右尾,是不是推成大於等於k’就好?
题目二:交大财金
Y_i(iid)→N(μ,σ^2)
H_0:σ^2=σ_0^2 vs H_1:σ^2≠σ_0^2
找最佳拒绝域。
原始题目:
http://imgur.com/WwojLTR
http://imgur.com/R3BktHH
看到这题解法过程中母体平均数一律代MLE,为什麽?
但对立假设的母体变异数却设定另一参数σ_1^2,而不是用其MLE。
我不解的地方是,使用LRT找最佳拒绝域时,何时用MLE?何时设另一参数?
以LRT定义来说不是都要用MLE解吗?
推导最佳拒绝域过程写到最後,随机变数(即有关Xi的部分)一律放不等式左边吗?
在写最佳拒绝域C时,为何都会变成卡方?还是说检定某些参数时,会有固定的分配,是
否有规则可循?
谢谢!
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 1.164.76.17
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Statistics/M.1478507856.A.A33.html
1F:推 Pieteacher: Google monotone likelihood ratio and when sample s 11/08 01:00
2F:→ Pieteacher: ize sufficiently large -2ln lambda converge to chi 11/08 01:00
3F:→ Pieteacher: -square 11/08 01:00
4F:推 goshfju: 你把原始题目拍照上来好吗 11/08 02:39
5F:→ goshfju: 因为题目可能被你改过 11/08 02:41
6F:→ goshfju: 或是你看到的答案也未必是好的 11/08 02:41
7F:推 goshfju: 数统的检定有MP UMP LR等 你看的东西感觉把他们都混在一 11/08 02:44
8F:→ goshfju: 起就 11/08 02:44
9F:→ goshfju: 起了 11/08 02:44
※ 编辑: ufoet168 (1.164.59.31), 11/08/2016 09:20:01
10F:→ ufoet168: 已补原始题目照片 11/08 09:20
11F:推 goshfju: UMP-test 建议用指数族并引用Karlin-Rubin theorem 11/09 20:27
目前为止还没看到这样的解题方式,这个我再研究看看,谢谢
12F:→ goshfju: 下面那题他没要你推导LR test 你只要写出检定统计量 然 11/09 20:28
13F:→ goshfju: 後找出拒绝域就好 11/09 20:28
我知道没有要推导LRT,但解题方式是用LRT的定义
看过有LRT的题型,解题过程有些用MLE代,有些设另一个参数去代
只是想知道何时用MLE,何时用另一参数
※ 编辑: ufoet168 (1.164.52.105), 11/10/2016 09:45:45
※ 编辑: ufoet168 (1.164.52.105), 11/10/2016 09:47:10
14F:推 goshfju: 只能说他算的有点乱 你不如自己算一次看看 11/14 23:20
15F:推 goshfju: 前面那题(2)(3)也有点怪 11/14 23:29
16F:推 goshfju: 他一直写线性独立,指数族 那个是找MSS的 而且只有一个W 11/14 23:34
17F:→ goshfju: 为何要强调线性独立 11/14 23:34
18F:推 goshfju: 感觉他把很多东西搞混了 建议你换本书看 11/14 23:37
24F:推 fred1541: Excellent 11/19 19:00